• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.561-577
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• 2021

고준위방사성폐기물 심층처분장 내 압축 벤토나이트 완충재는 지하수 유입으로 인해 포화되어 팽윤하고, 이때 발생하는 팽윤압으로 인해 벤토나이트가 처분공 주변 암반 균열 내로 침투하게 된다. 침투한 벤토나이트는 지하수 흐름에 노출되어 공학적방벽 외부로 침식될 수 있고, 이러한 벤토나이트 완충재의 침식 및 질량 유실은 공학적방벽의 물리적 건전성에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 심층처분시스템의 장기 건전성을 평가하기 위해 지하수 유입과 완충재의 암반 균열 침투에 따른 완충재와 근계암반 사이의 상호작용이 평가되어야 한다. 본 연구에서는 유사정적 공진주 시험기를 이용하여 벤토나이트 완충재의 암반 균열 침투가 근계암반의 역학적 거동에 미치는 영향을 실험적으로 평가하였다. 국내 심층처분장의 완충재 재료로 고려되는 경주 벤토나이트와 한국원자력연구원의 지하처분연구시설에서 채취한 화강암 디스크를 이용해 완충재 충전물이 포함된 등가연속체 절리 암반 시편을 모사하였고, 수직응력 및 포화여부에 따른 탄성파 속도 변화를 측정하여 절리면의 절리수직강성 및 절리전단강성 변화를 유추하였다. 본 연구에서 수행한 실내실험 결과는 향후 불연속면을 고려한 처분시스템 성능평가 해석의 입력변수로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.99-111
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• 2021

농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.533-541
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• 2022

최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.

• Composites Research
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• 제35권3호
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• pp.201-215
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• 2022

본 연구에서는 초고온 환경에서 내화학성 및 열적 안정성이 우수한 지오폴리머 기반의 알루미노실리케이트 레진과 세라믹 섬유를 활용한, 목표주파수 X-band(8.2 GHz to 12.4 GHz)에서 전자파를 흡수하는 세라믹 복합재(Radar-absorbing ceramic composite, RACC)를 구현하였다. 주 성분이 FeSi인 판형 구조의 샌더스트 자성 입자를 분산시킨 알루미노실리케이트 레진은 목표 주파수 대역에서 자성 및 유전손실 특성을 발휘하였고, 입도와 무게분율별 유전특성을 Cole-Cole Plot으로 표현하였다. 샌더스트가 분산된 알루미노실리케이트 레진의 미세구조, 화학적 성분 및 결정, 자기 및 열적 특성 등을 분석하기 위해 SEM, EDS, VSM 및 TGA를 측정하였다. 샌더스트의 입도 크기 35 ㎛, 무게분율 40 wt.%를 분산시킨 레진의 유전손실 특성을 활용하여, X-band에서 약 1.51 GHz 대역폭에 대해 -10 dB 이하의 반사손실 성능을 발휘하는 단층형(t = 1.585 mm) RACC를 설계 및 제작하였다. 제작된 RACC의 초고온(25℃ to 1,000℃)에서 전자파 흡수 거동을 살피기 위해 개발된 초고온 환경 자유공간측정 장비를 활용하여 X-band 대역에서 그 성능을 검증하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.325-335
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• 2021

최근 인간의 평균수명이 연장됨에 따라 만성 질환이 증가하고 있으며, 이러한 추세는 보건 및 재활 서비스의 광범위한 수요와 의료비 등이 증가하는 문제점을 발생시키고 있다. 이를 해결하기 위해 국내에서는 지역사회중심재활사업을 발전 및 강화하여 2019년부터 단계적으로 추진하고 있다. 지역사회중심재활사업을 활성화하기 위해서는 서비스를 이용하려는 클라이언트의 접근성 확보가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지역사회중심재활사업의 일환으로써 작업과 활동 중심의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성 확보를 위한 스마트폰 애플리케이션 디자인을 고안하고 프로토타입을 개발하고자 한다. 작업과 활동 중심의 애플리케이션 콘텐츠를 고안하고 범주화를 위해 작업치료 실행체계(OTPF), 국제 기능·장애·건강 분류(ICF)와 알렌진단모듈(ADM-2)이 사용되었으며, 선행연구 분석 및 전문가 회의를 통해 OTPF, ICF와 ADM-2를 링킹하였다. 도출된 콘텐츠는 문헌고찰과 활동분석을 통해 영상으로 제작하였으며, YouTube API를 활용하여 애플리케이션 내에서 직접 재생이 가능하도록 구현하였고, 최종적으로 애플리케이션 프로토타입을 개발하였다. 애플리케이션 프로토타입을 제작하기 위한 프로그램은 Android Studio 3.5.2 for Windows 64-bit를 사용하였다. 추후 연구에서는 사용자의 편의를 위한 다양한 디지털 기술을 융합하고 지역사회중심 작업치료 서비스 제공자의 의견과 서비스 이용자의 만족도에 대한 추가적인 연구를 진행하여 실용성에 대해 입증하고 이를 보완한다면, 지역사회 내 작업수행에 어려움을 겪는 클라이언트들의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성을 향상할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2022

서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.51-58
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• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.385-391
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• 2022

소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.